spark 如何解决pv,uv实时数据

为不为 2017-07-06 04:00:37

本人spark 新手，由于项目需要，我需要大致完成以下的功能

我自己也搭建了standalone的虚拟机集群，spark 连接mysql 读数据和wordcount例子我都做过，以及用sbt构建jar提交集群。
然而还不是很懂怎么处理多个数据源获取处理数据再返回数据库。(好像要用到kafka 等操作)

...全文

376 回复打赏收藏转发到动态举报

写回复

回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

内容概要：本文全面总结了Apache Spark在实时数据处理中的应用实践，重点介绍了Spark Streaming和Structured Streaming两种流处理框架的技术原理、架构组成及实施方案。Spark Streaming采用微批处理模型，将流数据划分为RDD进行处理，具有良好的容错性；而Structured Streaming基于Spark SQL引擎，以声明式API处理无界数据流，支持事件时间、水印机制、低延迟连续处理及精确一次语义，具备批流统一的优势。文章还详细阐述了典型技术栈，包括Kafka等数据源、状态存储（如RocksDB、Redis）、输出目的地及资源管理与监控体系，并给出了完整的开发流程和PySpark示例代码，涵盖从数据接入、解析、窗口聚合到结果输出的全过程。; 适合人群：具备一定大数据基础，熟悉Spark或流处理相关技术，工作2-5年的数据工程师、大数据开发人员及架构师；也适合正在从批处理向实时处理转型的技术团队参考学习。; 使用场景及目标：①构建实时监控系统（如PV/UV统计、交易风控）；②实现低延迟实时报表与数据分析；③掌握Structured Streaming核心特性（如Watermark、窗口聚合、Checkpoint）的实际应用；④设计高可用、可扩展的实时数据处理 pipeline。; 阅读建议：建议结合实际环境动手实践文中示例代码，重点关注Structured Streaming的事件时间处理、状态管理与容错机制，同时配合监控工具进行性能调优，深入理解批流一体架构的设计理念与落地方法。

对于大数据Spark-Core的实战案例数据集，全面性和具体性可能因不同的应用场景、业务需求和数据源而异。然而，我可以为你提供一个概述和一些常见的实战案例数据集的示例，以帮助你理解其可能的应用范围。 Spark-Core是Apache Spark的核心组件，提供了分布式计算的基础功能。它支持多种数据源和格式，可以处理大规模数据集并进行高效的并行计算。因此，Spark-Core实战案例数据集的选择通常取决于具体的业务需求和场景。以下是一些常见的Spark-Core实战案例数据集的示例：点击流日志分析：数据集：包含用户点击网站或应用的日志数据，通常包括时间戳、用户ID、页面URL、点击事件类型等信息。应用场景：用于分析用户行为、流量统计、热门页面等。实战案例：通过分析点击流日志数据，可以统计PV（页面浏览量）、UV（独立访客数）、用户访问路径等信息，进而优化网站结构、提升用户体验。电商交易数据分析：数据集：包含电商平台的交易数据，如订单信息、用户购买记录、商品信息等。应用场景：用于分析销售趋势、用户购买行为、商品关联推荐等。实战案例：通过Spark-Core处理交易

24：Spark2.3.x Streaming实时计算

一、HQL写法 uv: count(distinct)太影响性能，以下为改进： select tmp.shop,count(1) as uv from (select user_id,shop from second_visit group by user_id,shop)tmp group by shop; pv select shop,count(uid) from second_visit group by shop; 二、MR写法待填坑三、spark写法 val conf = new SparkConf() conf.setAppName(pv_uv)

通过使用Spark Streaming来消费Kafka中主题的数据，一组消费者收集原始数据并将其存储在PSQL中。然后，另一组消费者存储PV、UV、评论计数和访问和进入直播室的粉丝排名等数据，提供网络前端查询

1,274

社区成员

1,171

社区内容

发帖

与我相关

我的任务

社区管理员

加入社区

近7日
近30日
至今

加载中

查看更多榜单

社区公告

暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章